Är det korrekt att om datasetet är stort behöver man mindre utvärdering, vilket innebär att andelen av datamängden som används för utvärdering kan minskas med ökad storlek på datasetet?
Inom området maskininlärning spelar datauppsättningens storlek en avgörande roll i utvärderingsprocessen. Sambandet mellan datauppsättningsstorlek och utvärderingskrav är komplext och beror på olika faktorer. Det är dock i allmänhet sant att när datauppsättningsstorleken ökar kan andelen av datauppsättningen som används för utvärdering vara
Kan man enkelt kontrollera (genom att lägga till och ta bort) antalet lager och antalet noder i individuella lager genom att ändra arrayen som tillhandahålls som det dolda argumentet för det djupa neurala nätverket (DNN)?
Inom området för maskininlärning, särskilt djupa neurala nätverk (DNN), är möjligheten att kontrollera antalet lager och noder inom varje lager en grundläggande aspekt av anpassning av modellarkitektur. När du arbetar med DNN:er inom ramen för Google Cloud Machine Learning spelar arrayen som tillhandahålls som det dolda argumentet en avgörande roll
Vilken ML-algoritm är lämplig för att träna modell för jämförelse av datadokument?
En algoritm som är väl lämpad för att träna en modell för datadokumentjämförelse är cosinuslikhetsalgoritmen. Cosinuslikhet är ett mått på likhet mellan två vektorer som inte är noll i ett inre produktutrymme som mäter cosinus för vinkeln mellan dem. I samband med dokumentjämförelse används det för att bestämma
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, De 7 stegen i maskininlärning
Vilka är de huvudsakliga skillnaderna när det gäller att ladda och träna Iris-datauppsättningen mellan Tensorflow 1- och Tensorflow 2-versionerna?
Den ursprungliga koden som angavs för att ladda och träna irisdatauppsättningen var designad för TensorFlow 1 och kanske inte fungerar med TensorFlow 2. Denna avvikelse uppstår på grund av vissa ändringar och uppdateringar som introducerats i den här nyare versionen av TensorFlow, som dock kommer att behandlas i detalj i efterföljande ämnen som kommer att relatera direkt till TensorFlow
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Vanliga och enkla uppskattningar
Hur laddar man TensorFlow-dataset i Jupyter i Python och använder dem för att demonstrera estimatorer?
TensorFlow Dataset (TFDS) är en samling datauppsättningar redo att användas med TensorFlow, vilket ger ett bekvämt sätt att komma åt och manipulera olika datauppsättningar för maskininlärningsuppgifter. Estimatorer, å andra sidan, är TensorFlow API:er på hög nivå som förenklar processen att skapa maskininlärningsmodeller. För att ladda TensorFlow-dataset i Jupyter med Python och demonstrera
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Vanliga och enkla uppskattningar
Vad är skillnaderna mellan TensorFlow och TensorBoard?
TensorFlow och TensorBoard är båda verktyg som används flitigt inom området maskininlärning, specifikt för modellutveckling och visualisering. Även om de är relaterade och ofta används tillsammans, finns det tydliga skillnader mellan de två. TensorFlow är ett ramverk för maskininlärning med öppen källkod utvecklat av Google. Det ger en omfattande uppsättning verktyg och
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, TensorBoard för modellvisualisering
Hur känner man igen att modellen är övermonterad?
För att känna igen om en modell är överanpassad måste man förstå begreppet överanpassning och dess implikationer i maskininlärning. Överanpassning uppstår när en modell presterar exceptionellt bra på träningsdata men misslyckas med att generalisera till nya, osynliga data. Detta fenomen är skadligt för modellens prediktiva förmåga och kan leda till dålig prestanda
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Djupa neurala nätverk och uppskattningar
Vad är skalbarheten av träningsinlärningsalgoritmer?
Skalbarheten av träningsinlärningsalgoritmer är en avgörande aspekt inom området artificiell intelligens. Det hänvisar till förmågan hos ett maskininlärningssystem att effektivt hantera stora mängder data och öka dess prestanda när datauppsättningsstorleken växer. Detta är särskilt viktigt när man hanterar komplexa modeller och massiva datamängder, som
Hur skapar man inlärningsalgoritmer baserade på osynlig data?
Processen att skapa inlärningsalgoritmer baserade på osynliga data innefattar flera steg och överväganden. För att utveckla en algoritm för detta ändamål är det nödvändigt att förstå karaktären av osynlig data och hur den kan användas i maskininlärningsuppgifter. Låt oss förklara det algoritmiska tillvägagångssättet för att skapa inlärningsalgoritmer baserat på
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Serverlösa förutsägelser i stor skala
Vad innebär det att skapa algoritmer som lär sig baserat på data, förutsäger och fattar beslut?
Att skapa algoritmer som lär sig baserat på data, förutsäger resultat och fattar beslut är kärnan i maskininlärning inom området artificiell intelligens. Denna process involverar träning av modeller som använder data och låter dem generalisera mönster och göra korrekta förutsägelser eller beslut om nya, osynliga data. I samband med Google Cloud Machine
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Första stegen i maskininlärning, Serverlösa förutsägelser i stor skala